ScienHub est une plateforme en ligne innovante qui combine un éditeur LaTeX collaboratif avec un soutien pour la recherche clinique. Les fonctionnalités clés incluent des outils de langue améliorés par l’IA, une intégration Git et une interface moderne adaptée à une collaboration fluide entre chercheurs. La plateforme est conçue pour répondre à divers besoins des utilisateurs, que ce soit pour des articles académiques ou des essais cliniques, offrant des outils qui améliorent la qualité de l’écriture et simplifient les processus de gestion de projet. ScienHub vise à habiliter la communauté de recherche en fournissant des ressources essentielles et un réseau pour le partage des connaissances.

L'application Science permet aux utilisateurs d'analyser n'importe quelle affirmation avec des preuves soutenant et s'opposant provenant de recherches scientifiques examinées par des pairs. En utilisant l'IA pour rechercher des articles scientifiques, elle relie directement les utilisateurs aux sources, fournissant une analyse équilibrée de la force des preuves et du consensus scientifique. La plateforme est conçue pour aider les chercheurs à rationaliser leur processus de revue de littérature tout en offrant au grand public accès à des informations basées sur des preuves dans un format accessible.

Ce dépôt implémente la communication émergente dans l'apprentissage par renforcement multi-agent avec PyTorch. Les utilisateurs peuvent configurer des réseaux neuronaux pour l'émetteur et le récepteur afin de jouer à des jeux référentiels ou à une navigation coopérative, encourageant les agents à développer un canal de communication discret ou continu. Il fournit des scripts pour l'entraînement, l'évaluation et la visualisation des protocoles appris, ainsi que des utilitaires pour la création d'environnements, le codage et le décodage des messages. Les chercheurs peuvent l'étendre avec des tâches personnalisées, modifier les architectures de réseau et analyser l'efficacité des protocoles, favorisant des expérimentations rapides dans la communication d'agents émergents.

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.